やりたいこと 可視化結果 分析結果 結果からわかること まとめ 参考サイト やりたいこと 勝ちと負けの可視化 実現損益の推移 成績の良い株価は●円台か 実現損益に影響を与えているのは、なんの要素か 相性の良い銘柄はどれか いくらの銘柄をよく買うのか 可…

pythonには、いろんなアルゴリズムを使えることがわかった。 そうなると、直面するのが、「どのアルゴリズムを使えばいいのか」問題。 チートシート 参考サイト チートシート Scikit-learn 英語だが、カラフルで直感的にわかる SAS Institute Japan 日本語で…

結局、pythonを始めた理由は自分が興味のある領域をかなえられそうだから。 その１つが、投資（株）への活用。 改めて、pythonを使って投資にどう活用できるのかを整理する。 活用シーン 分析 データ収集 データ集約 売買自動化 分析 過去の取引結果を可視化…

機械学習の分類領域で活用されている不正検知。 お金を扱う金融系の企業にとって、不正検知はサービス運営の生命線と言えると思う。 GMOの公式サイトに、どんなアルゴリズムが不正検知の機械学習に使われているのかをまとめていたので、参考にさせていただい…

python×機械学習で、手書き文字の認識を実装してみました。 使用データ やりたいこと scikit-learn付属のデータセットの”手書き文字”の表示やデータセットの確認を行う 実装内容 from sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn import svmfrom sklea…

機械学習でできる５つのうち、分類の実装にうつる。 分類の代表的な活用シーンとして、迷惑メールの分類が挙げられる。 今回は、以下の３つのアルゴリズムを使って分類してみる。 「ナイーブベイズ」 「パーセプトロン」 「ロジスティック回帰」 使用データ …

機械学習のアウトプットをこのブログでやるなかで、毎回コンテンツがばらばらで統一感がなく、同じ材料を使って各手法の精度を検証するのにとても収まりの悪さを感じていたので、「理論株価」に関する論文をネット検索して、その論文から構成の作り方を学ぼ…

３種類のアルゴリズムを使って、株価予測を行ってみました。 実装したものの、結果が得られなかった２つを含めると、５種のアルゴリズムを手を動かしてやってみたことになる。 結果が得られなかったアルゴリズムとその理由 LightGBM →出力中に接続が途切れる…